文献

J-GLOBAL ID：201802252107090081   整理番号：18A1209229

動的チャネル推定のためのタップ係数に基づく認知フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Tap coefficient based cognitive framework for estimating a dynamic channel

著者 (3件)： Sirsi Praharsha (Telecommunications Lab, Saarland Informatics Campus, D-66123 Saarbruecken, Germany) ,  Chelli Kelvin (Telecommunications Lab, Saarland Informatics Campus, D-66123 Saarbruecken, Germany) ,  Herfet Thorsten (Telecommunications Lab, Saarland Informatics Campus, D-66123 Saarbruecken, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCUBE  ページ： 31-36  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 車両通信システムの動的環境は,最小の複雑さにおけるチャーンの推定の困難なタスクを引き起こす。時変多経路チャネルは,一般的に資源制限消費者ハードウェア上での実装に適さない計算集約アルゴリズムにより推定される。圧縮センシング(CS)方式は,無線通信チャネルの固有スパース性を利用することによって正確な推定を提供するために確立された。それに応じて,Rake-Matching Pursuit(RMP)とその低複雑性変種,Gradient Rake-Matching Pursuit(GRMP)アルゴリズムは,最初に環境における異なる遅延タップを同定する。次に,Dopplerをそれぞれのタップ係数の追跡段階によって暗黙的に推定した。それらの性能は,高いDopplerシフトの下でさえ有望であるが,静的多経路環境に対するその採用は,必要な計算資源のために過剰である。最小二乗(LS)のような低複雑性スキームは,そのようなチャネルを推定し,補償するのに十分である。認知フレームワークは,RMPのような高移動度方式と,チャネル条件に基づくLSのような低移動度方式の間のスイッチを想定する。本論文では,最適な複雑さにおいて適切なビット誤り率(BER)性能を提供するために,チャネル推定方式を交換するために,強化された認知フレームワークを提案した。IEEE802.11p標準に対して実験が行われているにもかかわらず,提案された計量は任意の直交周波数分割多重(OFDM)ベースの無線通信システムに関連している。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  OFDM ,  *チャネル推定 ,  ハードウェア ,  スイッチ ,  最小二乗法 ,  集中化 ,  *チャネル ,  通信チャネル ,  移動度
準シソーラス用語： Dopplerシフト ,  低複雑性 ,  ワイヤレス ,  圧縮センシング ,  多経路 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 通信方式一般  (ND07010E) ,  移動通信  (ND08030H) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： チャネル推定 ,  タップ係数 ,  認知 ,  フレームワーク